FlexVAR: Flexible Visual Autoregressive Modeling without Residual Prediction
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This work challenges the residual prediction paradigm in visual autoregressive modeling and presents FlexVAR, a new Flexible Visual AutoRegressive image generation paradigm. FlexVAR facilitates autoregressive learning with ground-truth prediction, enabling each step to independently produce plausible images. This simple, intuitive approach swiftly learns visual distributions and makes the generation process more flexible and adaptable. Trained solely on low-resolution images ($\leq$ 256px), FlexVAR can: (1) Generate images of various resolutions and aspect ratios, even exceeding the resolution of the training images. (2) Support various image-to-image tasks, including image refinement, in/out-painting, and image expansion. (3) Adapt to various autoregressive steps, allowing for faster inference with fewer steps or enhancing image quality with more steps. Our 1.0B model outperforms its VAR counterpart on the ImageNet 256$\times$256 benchmark. Moreover, when zero-shot transfer the image generation process with 13 steps, the performance further improves to 2.08 FID, outperforming state-of-the-art autoregressive models AiM/VAR by 0.25/0.28 FID and popular diffusion models LDM/DiT by 1.52/0.19 FID, respectively. When transferring our 1.0B model to the ImageNet 512$\times$512 benchmark in a zero-shot manner, FlexVAR achieves competitive results compared to the VAR 2.3B model, which is a fully supervised model trained at 512$\times$512 resolution.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- FlexVAR: Flexible Visual Autoregressive Modeling without Residual Prediction
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Beijing Jiaotong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sun Yat-sen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Meituan (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Tencent (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Georgia Tech pays non établi dans la noticeInstitution
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Tencent AI Lab pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Beijing Jiaotong University, Sun Yat-sen University et Meituan (China), avec 4 autres affiliations.
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